論文の概要: Randomized compiling in fault-tolerant quantum computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13752v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 19:17:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 19:28:46.048335
• Title: Randomized compiling in fault-tolerant quantum computation
• Title（参考訳）: フォールトトレラント量子計算におけるランダムコンパイル
• Authors: Stefanie J. Beale and Joel J. Wallman
• Abstract要約: 本稿では,システムの状態を論理状態に投影するアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは論理回路の深さを著しく増やさない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Studies of quantum error correction (QEC) typically focus on stochastic Pauli errors because the existence of a threshold error rate below which stochastic Pauli errors can be corrected implies that there exists a threshold below which generic errors can be corrected. However, rigorous estimates of the threshold for generic errors are typically orders of magnitude worse than the threshold for stochastic Pauli errors. Specifically, coherent errors have a particularly harmful impact on the encoded space because they can map encoded states to superpositions of logical and error states. Further, coherent errors can add up and interfere over multiple rounds of error correction or between syndrome measurements, which may result in significantly worse errors than expected under a stochastic Pauli error model. In this paper, we present an algorithm which decoheres noise at the logical level, projecting the state of the system onto a logical state with a well-defined error. The algorithm does not significantly increase the depth of the logical circuit (and usually does not lead to any increase in depth), and applies generally to most fault-tolerant gadgets and error correction steps.
• Abstract（参考訳）: 量子誤差補正(qec:quantum error correction)の研究は、確率誤差を補正できるしきい値誤差率が存在することから、一般的な誤差を補正できるしきい値が存在することを意味するため、確率誤差に焦点をあてている。 しかし、一般的な誤差のしきい値の厳密な推定は、通常、確率的パウリ誤差のしきい値よりも桁違いに悪い。 特に、コヒーレントエラーは、符号化された状態と論理的およびエラー状態の重ね合わせをマッピングできるため、符号化された空間に特に有害な影響を及ぼす。 さらに、コヒーレントエラーは、複数ラウンドの誤り訂正やシンドローム測定で増加・干渉し、確率的パウリ誤差モデルで予想されるよりもはるかに悪いエラーをもたらす可能性がある。 本稿では,論理レベルでノイズをデコヒーレントするアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは論理回路の深さを著しく増加させるものではなく(通常、深さを増加させることはない)、一般にフォールトトレラントなガジェットや誤り訂正ステップに適用される。

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